AI, 비개발자의 AI 스터디(멍멍AI🐶)

#알파벳

챗GPT가 구글 잡는다더니? 구글 검색 점유율, AI 시대에 78%로 오히려 올랐다고?

구글의 전 세계 검색 점유율은 2025년 7월 10년래 최저인 89.6%까지 떨어졌다가, 올해 1월 90.0%로 다시 올라섰어요.

일부 투자자들은 구글이 검색에 AI를 붙이면서 기존 검색 사업을 스스로 잠식할 수 있다고 걱정해 왔어요. 그런데 설문 결과는 반대였어요. 응답자의 60%가 "AI 도입 이후 검색을 더 많이 한다고 답했고, 덜 한다는 응답은 8%에 그쳤어요. 항공권·호텔 예약, 식당 고르기, 여행 계획 등 상업적 목적의 검색에서도 구글은 모든 연령대에서 1위 자리를 지켰어요.

AI 서비스 영역에서도 구글 제미나이가 챗GPT를 바짝 따라붙고 있다는 평가가 나와요. 두 서비스 간 이용률 격차는 3%포인트로 좁혀졌는데, 관련 조사를 시작한 이래 가장 작은 수준이라고.

마해니 애널리스트는 AI가 검색을 잠식하는 게 아니라 새로운 성장 동력이 되고 있다고 평가했어요. 그러면서 구글 모회사 알파벳의 목표주가를 기존 420달러에서 450달러로 올렸는데요. 향후 성장 동력으로는 제미나이 앱, 자체 개발 반도체의 외부 판매, 자율주행 사업 웨이모를 꼽았어요.

https://newneek.co/@newneek/article/46258?utm_source=newsletter&utm_medium=daily&utm_campaign=crm&utm_content=46258

올해 2월말 클로드코드를 처음 써본날, 새벽까지 몇 개를 만들어 보고 결론을 냈습니다. 여기에 올인해야 한다고요.

그 뒤 길다면 길고, 짧다면 짧은 7개월 동안 느낀 것들을 조쉬님의 팟캐스트에서 이야기했습니다.

- 전 직원이 매일 아침 1시간씩 AI를 공부한 방법
- 토스 앱 10개를 만들고 나서야 알게 된 Slop과 임팩트의 차이
- 조직 차원에서 AI로 성과를 내는 방식, 그리고 저희가 실제로 쓰는 '회사의 뇌' 화면

아직 부족한 점도 많지만 솔직한 생각을 담았습니다.

관심 있는 분들은 참고해주세요! 보시고 궁금한 점이나 이야기해보고 싶은 부분이 있으면 편하게 DM 주셔도 좋습니다ㅎㅎ

https://youtu.be/B2-hh1NSEFc?si=Hogo0ORYMl3DT2Sk

중국 VC 거물이 보는 AI 산업 (GSR) source

1. 기술 우위는 일시적이다. 결국 경쟁은 채널, 브랜드, 비용, 운영 효율로 돌아감.

2. 좋은 스타트업은 3S다. Size / Scalable / Sustainable

3. 커스텀이 많을수록 Scale이 어렵다. 고객마다 새로 개발하면 제품보다 서비스업에 가까움.

4. 최고의 성장은 유저가 유저를 데려오는 구조다. 매체비보다 네트워크 효과와 자연 확산이 강함.

5. 단순 AI Feature는 위험하다. 대기업이 무료로 붙일 수 있으면 해자가 약함.

6. 기술보다 유저 입구가 더 중요할 수 있다. 위챗 같은 트래픽 입구가 후발주자 추격의 기반이 됨.

7. 양면, 다자 플랫폼은 해자가 강하다. 공급과 수요를 동시에 묶을수록 방어력이 커짐.

8. 고빈도 서비스가 독립 제품이 되기 쉽다. 이상적으론 주 1회 이상 사용.

9. 시장을 교육하려 하지 마라. 이미 있는 수요를 더 잘 해결하는 게 낫다

10. 유저 수보다 중요한 건 돈과 잔존이다. 결제, 리텐션, 업셀링이 핵심.

11. 표준화될수록 Scale이 쉬워진다. 비표준 서비스는 확장성이 떨어짐.

12. 성장보다 리텐션이 중요하다. AI 제품 기준으로 다음 달 50%+, 6개월 20%+를 언급.

13. AI는 Token Maxing → Value Maxing으로 간다. 가장 강한 모델보다 가장 효율적인 모델을 쓰는 방향.

14. 오픈소스 모델의 비중은 커질 수 있다. AI 인프라의 Linux 같은 역할을 할 것.

15. 좋은 AI 제품은 모델과 Prompt를 숨긴다. 유저는 모델이 아니라 결과만 선택하면 됨.

16. 좋은 AI 기회는 [기존 수요 * 10배 경험]. 새 수요보다 기존 문제를 압도적으로 개선하는 게 강함.

17. 주목 분야는 Role-playing, Coding, Video. 공통점은 고빈도, 강한 수요, 큰 경험 개선.

18. 중국 AI 소프트웨어의 해외 진출엔 오픈소스가 유리. 영업조직보다 제품과 커뮤니티로 직접 확산 가능.

19. 로봇은 꼭 범용일 필요가 없다. 고부가가치, 명확한 작업의 Vertical Robot이 더 현실적.

기관이 주도하면 당연히 규제권 안에서 함. 규제권 안에서 되는 건 국채, MMF, 우량주임. 무명 가수 토큰은 기관이 절대 안 함.

그래서 그림은 이렇게 될 거라고 봄. 기관이 신뢰 인프라를 깔고, 그 위에서 기관이 절대 못 하는 것들이 자람. 유튜브도 처음엔 방송국 클립부터 올라왔음.

지금이 유튜브로 치면 2007년 직전쯤이라고 생각함. 창업은 지났고, 알고리즘 적용은 아직인 상태.

토큰화를 "주식이 온체인으로 옮겨가면 유동성이 늘고 밸류가 오른다"로 이해하면.. 그건 2007년에 유튜브를 보고 "TV 프로그램 다시보기 사이트"라고 정리한 것과 같음. 틀린 말은 아닌데, 앞으로 15년 동안 일어날 일의 대부분을 못 보게 됨.

더하기가 아니라 제곱임. 쏠림이 신뢰를 깔고, 신뢰가 자본을 아래로 흘려보내고, 발견 비용이 0이 되면서 롱테일이 열리고, 그제서야 원래 자산이 아니었던 것들이 자산이 됨.

지금 논쟁이 대부분 첫 번째 층, 자산의 글로벌화나.. 24시간 거래를 이야기 하고 있는데.. 진짜 큰 건 마지막 층에 있을거임.

https://x.com/gorochi0315/status/2092768670875615648

1/ 사람들은 늘.. 선형적으로 생각함.

새로운 게 나오면 사람들은 일단 그걸 자기가 이미 쓰고 있는 것의 연장선에 놓고 이해함.

스마트폰이 처음 나왔을 때 주변 반응이 대체로 이랬음. 전화는 폰으로 하고 인터넷은 컴퓨터로 하면 되는데.. 그걸 굳이 하나로 합쳐야 하냐고. 비싸기만 하다고. 이게 소수 의견이 아니라 다수였음.

더 거슬러 올라가면 컴퓨터도 똑같았음. 영상은 TV로 보고 소통은 전화로 하면 되는데, 컴퓨터가 그렇게까지 대단한 물건이냐는 말을 다들 했음.

둘 다 틀린 예측이었는데, 틀린 이유가 같음. 새로운 물건을 기존 기능이 옮겨 타는 것으로만 봤기 때문임.

실제로 벌어진 일은 기능의 합산이 아니었음. 폰에 카메라가 붙고 GPS가 붙고 항상 켜져 있는 연결이 붙으니까, 예전엔 아예 존재하지도 않던 것들이 나왔음. 우버, 인스타, 배달앱 같은 것들. 전화 기능이 좋아진 게 아니라 전화라는 범주 밖의 아예 새로운 시장이 열린 거임.

지금 자산 토큰화를 보는 시선도 대부분 여기에 머물러 있다고 생각함.

미국 주식을 24시간 살 수 있게 된다.
전 세계 저평가 우량주가 재평가된다.
아프리카에서도 테슬라 주식을 살 수 있게 된다.

이건 딱 스마트폰을 전화 더하기 인터넷으로 요약한 것과 같은 이해 수준임. 기존 자산이 옮겨 가는거로만 보는 거임.

토큰화를 이렇게 선형적으로 보면.. 거의 확실하게 틀리게 됨. 왜 그런지 순서대로 적어보겠음.

2/ 지난 사이클에 우리한테 없었던 것

2016년부터 이 판에 있었는데, 그동안 가장 대답하기 어려웠던 질문은 늘 같은 거였음.

"이게 왜 이 가격이야?"

비트코인이 1억이면 왜 1억인지. 대답은 하나뿐이었음. 매수 > 매도. 사는 사람이 많아서. 즉 수급.

수급도 가격을 만드는 진짜 힘이 맞음. 시장은 복잡계라서 어느 한 원리로 설명되지 않고, 자산의 펀더멘탈만으로 가격이 결정된다는 것도 똑같이 틀린 말임. 다만 지난 사이클 대부분의 토큰에는 수급 말고 다른 축이 아예 없었음. 설명 변수가 하나뿐인 시장이었던 거임.

그래서 매 사이클 그림이 똑같았음.
BTC가 먼저 오르고, ETH로 넘어가고, 알트로 흘러내리고, 사이클이 끝나면 제자리.

이걸 우리는 재평가라고 불렀지만.. 사실은 디지털 자산을 평가할 기준 자체가 없었음.

3/ 토큰화가 실제로 하는 일은 유통이 아니라 가격의 근거를 심는 것임

주식이 온체인에 올라온다는 건 유통 채널이 하나 늘어나는 게 아님. 가격을 설명할 수 있는 두 번째 축이 이 시장에 처음으로 들어오는 거임.

이 회사가 얼마를 벌고 있고, 그래서 이 가격이 싸다 비싸다를 말할 수 있게 됨. 그럼 하락할 때 0까지 안 감. 어느 선에서 "수익 대비 이 정도면 싸다", "저평가다"고 생각하는 사람들이 받침. 가격의 바닥을 잡아주는 기준선이 생기는 거임.

이건 주식을 토큰화한 회사에만 해당되는 게 아니라, 실제로 매출을 내고 있는 web3 프로젝트들한테도 똑같이 적용됨. 이번 사이클에 현금흐름 있는 프로토콜과 없는 프로토콜의 운명이 갈릴 거라고 보는 이유임.

4/ 첫 번째 착각: 유통되면 저평가가 오른다

네트워크는 그렇게 안 움직임. 연결이 늘어나면 처음에는 이미 관심 많은 쪽으로 관심이 더 쏠림.

MSCI 편입되고 패시브 자금 들어오면 상위 종목이 더 오르는 것과 같은 원리임. 그러니까 토큰화 초기에는 저평가 우량주가 재평가되는 게 아니라, 이미 비싼 게 더 비싸질 확률이 높음.

유통이 뚫리고 처음 단계에서는 어마어마한 자본이 이 시스템 안으로 들어옴. 그리고 그 자본들이 "여기서 사고팔아도 문제없구나"를 경험함. 시스템에 대한 신뢰는 그렇게 쌓이는 거임. 그 신뢰가 충분히 쌓인 다음에야, 안에 들어온 돈이 아래 자산으로 흘러감.

즉 쏠림과 확산은 둘 중 하나가 맞는 게 아니라 순서임. 긴 시계열로 보면 둘 다 맞는 얘기임. 직선으로 보면 둘 중 하나만 붙잡고 싸우게 됨.

5/ 두 번째 착각: 살 수 있게 되면 재평가된다

카자흐스탄 A 주식이 싼 이유가 뭘까. 외국인이 못 사서일까.

한국 주식을 보면 답이 나옴. 외국인이 이미 살 수 있음. 그런데도 할인됨. 유통은 오래전에 풀렸는데 밸류에이션은 안 풀렸음.

진짜 병목은 유통이 아니라 발견임. 아무도 그 회사를 커버하지 않음. 커버리지는 사람이 하고 사람은 비싸니까, 애널리스트는 시총 큰 것부터 봄. 그래서 작고 먼 자산은 영원히 안 보임.

유튜브도 똑같았음. 2006년에도 업로드는 됐음. 근데 아무도 안 봤음. 롱테일이 돈이 되기 시작한 건 알고리즘 추천이 들어온 다음임. 알고리즘이 한 일은 무한한 공급의 발견 비용을 0으로 만든 것이었음.

그럼 토큰화에서 알고리즘 추천에 해당하는 게 뭐냐. 아직 안 나왔다고 보는데, 방향은 이쪽일 것 같음.

- 재무 정보가 분기별 PDF에서 실시간 온체인 표준 데이터로 바뀌고
- 표준화되면 사람이 아니라 AI가 읽고
- AI가 읽으면 커버리지의 한계비용이 0이 되고
- Agent가 전 세계 모든 자산을 상시로 스크리닝함

표준화된 온체인 현금흐름 + AI Agent. 이게 토큰화판 알고리즘이라고 생각함. 이게 안 깔리면 자산만 100만 개 올라와 있고 아무도 못 찾는, 2006년 유튜브에서 멈춤.

6/ 그래서 진짜 사건은 편성표 밖에서 일어남

유튜브가 연 시장은 방송국 콘텐츠의 이사가 아니었음. 편성표에 절대 못 들어갔을 것들이었음. 브이로그, 게임방송, 먹방, 언박싱. 방송국 입장에선 콘텐츠 취급도 안 되던 것들임.

자본시장의 편성표는 상장 요건임. 그럼 여기 못 들어간 게 뭐냐.

하나는 국가 단위에 갇혀 있던 실물임. 동남아 농지, 중동 인프라 채권 같은 것들. 자산은 멀쩡히 존재하는데 그 나라 밖 자본이 닿을 방법이 없었던 것들.

그리고 더 큰 건 개인의 전문성임.

무명 가수가 자기 미래 수익을 토큰화한다고 해보자. 지금 투자를 받아 밑천을 만들고, 그 돈으로 음악을 내고 마케팅을 하고 공연을 염. 그렇게 유명해진 다음에 벌어들이는 수익의 일부를 홀더들에게 배당함.

가수로 예를 들었지만 대상은 컨텐츠 크리에이터도 되고 미술가도 되고 운동선수도 됨. 이건 주식시장에서 단 한 번도 거래된 적이 없는 자산임. IPO를 시킬 방법이 없었으니까.

여기서 앞에서 말한 가격의 근거 얘기가 다시 걸림. 이건 밈코인이 아님. 이 토큰 뒤에는 실제로 발생하는 정산 내역이 있음.

7/ 다만 이게 되려면 넘어야 하는 게 하나 있음

개인 토큰화는 예전에도 시도가 있었고 다 죽었음. Fantex도, BitClout도.

죽은 이유는 아이디어가 나빠서가 아니라 집행이 안 돼서임.

보위 본드는 저작권이라는 법적 자산을 담보로 잡을 수 있었지만, 무명 가수한테는 잡을 담보가 없음. 유명해진 다음에 배당 안 하고 잠수하면 방법이 없음. 소송? 국경 넘어가면 끝임.

온체인이 이걸 넘는 경로는 집행력을 강화하는 쪽이 아니라 정산 경로를 바꾸는 쪽임.

수익이 이미 플랫폼을 통해서 들어오고 있으면, 그 정산이 온체인으로 떨어지는 순간 계약이 원천에서 자동으로 떼감. 사후에 받아내는 문제가 아니라 애초에 지나가는 길목에 집행을 걸어두는 문제로 바뀜. 집행이 소송이 아니라 코드가 되는 거임.

그리고 재밌는 게, 개인 자산은 아까 말한 알고리즘이 이미 깔려 있음. 유튜브와 인스타 알고리즘이 그 사람의 미래 가치를 매일 랭킹 매기고 있음. 조회수가 사실상 실적 공시임. 회사 재무는 아직 분기 PDF인데 개인은 이미 실시간임.

기관이 아니라 개인 쪽이 먼저 터질 수도 있다고 보는 이유가 이거임.

8/ 이번엔 왜 다르냐, 그리고 그 안에 있는 역설

2018년 STO 때도 똑같은 얘기를 했음. 조각투자도 했음. 다 죽었음.

이번에 다른 게 있다면 두 가지라고 생각함.

하나는 주체임. 그때는 준비하는 쪽이 일반 기업 단이었음. 지금은 이걸 규제권 안으로 끌고 들어와서 사람들이 실제로 쓰게 만들 수 있는, 미국의 대형 기관들이 메인 주체임.

다른 하나는 인프라임. 그때는 트잭 하나에 수백 수천 달러가 들던 체인 상태였고 인프라라고 할 게 없었음. 지금은 다름. 그리고 솔직히, 제대로 유통되기 시작한 지는 1년도 안 됐다고 봄. 규제도 아직 제대로 안 들어왔음.

그런데 여기에 역설이 하나 있음.

[ 지난 3개월간 독학으로 고군분투하며 배운 AI 활용법과 제 노하우를 공유드립니다. A4 16장 분량입니다 ]

AI 씬에는 저보다 훨씬 실력 있는 분들, 엄청난 분들이 정말 많습니다. 다만 비개발자 출신 대표로서 좌충우돌하며 독학으로 배우고 써온 경험이라, 오히려 저랑 비슷한 처지의 누군가에게는 도움이 될 것 같습니다.

특히 Part.4에 "AI 공부하기"가 있는데요. AI를 어떻게 공부하면 좋을지에 대한 "나름의 정수"가 담겨있습니다. HS, Ann님이랑 아침마다 한시간씩 일찍 출근해서 AI 스터디를 진행했는데, 그 자료를 어떻게 매일 만들 수 있었는지를 스킬로 공유드렸습니다. 참고하실 수 있도록 실제 자료도 하나 넣어두었습니다ㅎㅎ

Transformer 논문을 시작으로 제가 좋아하는 AI 관련 논문 8개를 연도와 흐름에 따라서 정리해두었구요. 노정석 대표님 유튜브, 구봉님, 배휘동님 등 제가 공부하면서 도움 받았던 채널들 링크도 중간중간 넣어두었습니다.

AI를 적당히만 쓰고 계신 분들이나, 제대로 공부해보고 싶은 분들이 있으면, 제 자료를 그대로 복사해서 AI에 넣고 단계별 플랜을 짜달라고 해보셔도 좋을 것 같습니다. 아래에 제 링크드인 포스팅 링크 공유드릴께요!

링크드인 포스팅(댓글 참고)
노션 링크
저번달에 출연한 유튜브

엔스로픽도 컴퓨팅 캐파 부족하다네요
AI가 미국 정부와 기업 모두가 중요하게 생각하는 산업이며 주도권 경쟁의 핵심이기 때문에
투자는 계속되야 할 거라고 생각합니다


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[Anthropic, 급증한 수요로 서버 부족 직면…Claude 안정성 저하 및 차세대 모델 출시 지연]

* 매출 증가와 수요 급증
- Anthropic은 자동화 코딩 도구 강세에 힘입어 올해 첫 두 달 동안 연환산 매출이 190억달러로 두 배 이상 증가했다고 전해짐
- 회사는 이 기간 OpenAI와의 매출 격차를 좁히고 있다고 설명됨

* 서버 부족과 서비스 안정성 문제
- Anthropic은 사용자와 매출이 늘어날수록 서버 용량이 수요를 따라가지 못해 Claude 제품의 uptime, 즉 서비스 안정성이 저하되고 있다고 설명함
- 회사는 실수로 공개된 미발표 블로그 글에서 차세대 플래그십 모델인 Claude Mythos를 “대규모의 연산 집약적 모델”이라고 표현했으며, 서비스 제공 비용과 고객 사용 비용이 매우 높다고 설명함
- Anthropic은 Claude Mythos를 일반 공개하기 전 훨씬 더 효율적으로 만들어야 한다고 적시함

* 비용 부담
- 서버 부족 문제를 해결하려면 사전 예약된 용량보다 훨씬 비싼 spot market 서버 임대가 더 필요할 수 있다고 설명됨
- 이 추가 지출은 회사의 매출총이익률을 악화시킬 수 있다고 전해짐
- 기사에 따르면 Anthropic의 지난해 매출총이익률은 추가 서버 비용 때문에 회사가 기존에 예상했던 수준보다 낮게 나왔다고 설명됨

* IPO 준비와의 관계
- Anthropic 경영진은 이르면 올해 가을 또는 4분기 IPO를 준비 중이라고 전해짐
- 서버 비용 증가와 수익성 저하는 IPO 준비 과정에서 부담 요인으로 언급됨
- 기사에 따르면 상장 시 최대 600억달러 조달 가능성이 은행권에서 거론되고 있다고 설명됨

* Claude Code 사용 제한
- Anthropic은 제한된 서버 용량 때문에 일부 Claude Code 고객의 피크 시간대 사용을 제한하는 결정을 내렸다고 전해짐
- 이 결정 이후 일부 개발자들이 강하게 반발했다고 설명됨
- OpenAI는 이에 대응해 경쟁 코딩 도구 Codex의 사용 한도를 일주일 동안 두 배로 늘리겠다고 밝혔다고 전해짐

* 서버 확보 전략
- Anthropic은 OpenAI보다 더 신중한 방식으로 서버 임대 계약을 체결해 왔다고 설명됨
- 회사의 최근 계약에는 Google과의 TPU 관련 계약, Microsoft 및 Nvidia와의 계약, 그리고 Fluidstack과 함께 텍사스·뉴욕에서 자체 데이터센터를 짓는 파트너십이 포함된다고 전해짐
- Anthropic은 과거 OpenAI보다 향후 몇 년간 현금 소진 규모가 10분의 1 수준일 것이라고 전망했고, OpenAI보다 더 빨리 잉여현금흐름 흑자에 도달할 것이라고 밝혔던 것으로 설명됨

* 경영진의 입장
- CEO Dario Amodei는 이런 신중한 접근을 “cone of uncertainty”에 대응하기 위한 것이라고 설명한 바 있다고 전해짐
- 그는 연산 자원을 너무 적게 확보하면 수요를 감당하지 못하고, 너무 많이 확보하면 회사가 파산할 수 있다고 설명함

* 현재 상황
- 기사에서는 Anthropic이 올해 1분기 실적 급증을 앞두고 필요한 서버를 충분히 미리 예약하지 못한 것으로 보인다고 설명함
- 이 문제는 Anthropic이 OpenAI와 누가 먼저 상장할지를 두고 경쟁하는 시점에 발생했다고 전해짐
- 기사에서는 미국 주요 클라우드 사업자 또는 신생 네오클라우드 중 누가 Anthropic의 서버 부족분을 채울지가 핵심 질문으로 제시됨

* Google 관련 내용
- Google은 지난해 ChatGPT 이미지 생성 기능 출시 이후 OpenAI의 수요 급증 대응을 도운 바 있다고 설명됨
- Financial Times 보도에 따르면 Google은 Anthropic에 임대할 수십억달러 규모의 데이터센터 자금 조달을 지원하는 계약에 근접하고 있다고 전해짐
- 다만 해당 용량은 빨라도 2026년 말 이후에야 가동될 것으로 설명됨

* 가격 관련 내용
- 기사에서는 Anthropic이 서버 수요를 낮추기 위해 가격 인상에 나설 경우, OpenAI와 Google DeepMind 등 경쟁사가 이탈 고객을 흡수할 수 있다고 설명함

* 법원 관련 내용
- 캘리포니아 연방판사는 Anthropic이 제기한 소송이 진행되는 동안, 국방부가 Anthropic을 공급망 리스크로 지정한 조치를 중단시키는 예비적 금지명령을 승인했다고 전해짐


링크: [ https://www.theinformation.com/articles/anthropics-success-sparks-server-crunch]

안녕하세요! 멍멍ai입니다! 클로드코드 오프라인 모임 안내드립니다. 입장 인원이 30명이라 소규모 모임 같이 제가 한분씩 봐드릴 수 있을진 모르겠지만 ㅎㅎ 제가 자료 잘 정리해서 강의해드리고, 나머지는 서로서로 돕는 것으로 해보시죠! 당근모임에서도 신청하셔서 자리가 빠르게 소진되고 있어서, 이번에 참석 못하셔도 양해 부탁드립니다!ㅠㅠ == [클로드코드 스터디 모임] 일시: 4월 3일 금요일, 오후 7:30 - 9:30 대상: 클로드코드에 대해 공부하고…

안녕하세요! 멍멍ai입니다! 클로드코드 오프라인 모임 안내드립니다.

입장 인원이 30명이라 소규모 모임 같이 제가 한분씩 봐드릴 수 있을진 모르겠지만 ㅎㅎ 제가 자료 잘 정리해서 강의해드리고, 나머지는 서로서로 돕는 것으로 해보시죠! 당근모임에서도 신청하셔서 자리가 빠르게 소진되고 있어서, 이번에 참석 못하셔도 양해 부탁드립니다!ㅠㅠ

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[클로드코드 스터디 모임]
일시: 4월 3일 금요일, 오후 7:30 - 9:30
대상: 클로드코드에 대해 공부하고 써보고 싶은 분

📍 세션 구성
19:30~20:00 입장 및 네트워킹
20:00~20:40 클로드코드 사용 강의
• 클로드코드 사용 가이드
• AI가 답을 주는 원리 (기초)
• AI와 대화하는 방식 (프롬프트)
• AI에 일 시키는 방식 (워크플로우)
20:40~21:00 패널 토론
• 클로드코드를 어떻게 사용하고 있는지
21:00~21:30 네트워킹 및 마무리

⚠️ 공간 이용 안내
• 스터디 장소는 언주역 인근이며, 승인되신 분들에게 공유됩니닷.
• 모든 쓰레기는 직접 처리 원칙이고, 음식물은 반입하지 말아주세용!!
• 노트북+물은 가져오셔도 됩니닷!

참가신청링크: https://luma.com/l9mmyu5j